降水数据以逐年的形式储存,上述代码需要修改嘛
时间: 2023-06-24 14:03:48 浏览: 48
如果降水数据以逐年的形式储存,需要对代码进行一些修改。可以将代码改为循环读取每一年的降水数据,并将每一年的降水量求和,最后计算出平均降水量。
以下是修改后的代码示例:
```python
# 定义一个空列表用于存储每年的降水量
rainfall_per_year = []
# 循环读取每一年的降水数据
for year in range(start_year, end_year+1):
# 读取该年的降水数据
rainfall_data = read_rainfall_data(year)
# 计算该年的降水总量
total_rainfall = sum(rainfall_data)
# 将该年的降水总量添加到列表中
rainfall_per_year.append(total_rainfall)
# 计算平均降水量
avg_rainfall = sum(rainfall_per_year) / len(rainfall_per_year)
print("平均降水量为:", avg_rainfall)
```
在上述代码中,我们使用了一个 `for` 循环来读取每一年的降水数据,并将每一年的降水总量添加到一个空列表 `rainfall_per_year` 中。最后,我们计算列表中所有元素的平均值,得到平均降水量。
需要注意的是,修改后的代码需要实现一个 `read_rainfall_data(year)` 函数,用于读取指定年份的降水数据。此函数需要根据实际情况进行实现。
相关问题
帮我写gee下载era5从2000年到2020年逐年降水量数据的代码
这里提供一个 Python 的示例代码,使用 gee 工具下载 ERA5 逐年降水量数据:
```python
import ee
# 连接到 Google Earth Engine
ee.Initialize()
# 设置下载区域
region = ee.Geometry.Rectangle([70, 20, 140, 50])
# 设置时间范围
start_year = 2000
end_year = 2020
# 定义数据集
dataset = ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5/MONTHLY').select('total_precipitation')
# 循环遍历每一年的数据并下载
for year in range(start_year, end_year+1):
# 构建筛选条件
start_date = str(year) + '-01-01'
end_date = str(year) + '-12-31'
filtered = dataset.filterDate(start_date, end_date)
# 对筛选后的数据进行合并
image = filtered.sum()
# 下载数据
task = ee.batch.Export.image.toDrive(image=image,
description='ERA5_precipitation_' + str(year),
folder='ERA5_precipitation',
region=region.getInfo()['coordinates'],
scale=10000,
crs='EPSG:4326')
task.start()
```
这个代码会将每一年的 ERA5 逐月降水量数据合并成一个图像,并将其下载到 Google Drive 上。你需要将代码中的 `folder` 参数修改为你自己的 Google Drive 文件夹名称。此外,如果你不想使用 Google Drive,可以将 `toDrive` 方法替换为 `toAsset` 方法来将数据存储在 Earth Engine Asset 中。
帮我写gee下载era5年降水数据的代码
好的,以下是一个简单的 Python 代码示例,可以使用 GEE API 下载 ERA5 年降水数据:
```python
import ee
# 初始化 GEE
ee.Initialize()
# 定义区域范围
region = ee.Geometry.Polygon([
[-180, -90],
[180, -90],
[180, 90],
[-180, 90]
])
# 定义年份
year = 2021
# 定义数据集
dataset = ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5/DAILY') \
.filterDate(str(year)+'-01-01', str(year)+'-12-31') \
.select('total_precipitation') \
.filterBounds(region)
# 下载数据
task = ee.batch.Export.image.toDrive(
image=dataset.mean().clip(region),
description='ERA5_precipitation_'+str(year),
folder='GEE_download',
scale=10000,
crs='EPSG:4326',
maxPixels=1e13
)
task.start()
```
上述代码中,首先需要初始化 GEE API,然后定义区域范围和需要下载的年份。接着,通过 `ee.ImageCollection` 方法选择数据集,并过滤指定时间范围、选择降水数据和区域范围。最后,使用 `ee.batch.Export.image.toDrive` 方法将数据导出到 Google Drive 中。你可以根据需要修改导出的文件格式、路径、投影以及像素分辨率等参数。
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